使用conda创建一个新的虚拟环境 输入 conda create -n intelligent-judge python=3.6 创建一个python版本为3.6的名字是intelligent-judge的虚拟环境 查看显卡信息 输入lspci | grep -i vga查看显卡信息 很明显是NVIDIA Quadro GP100 配置CUDA和CUDNN 本来是要去下载cuda和cudnn的,结果一看,服务器上已经有现成的了 输入 cat /usr/local/cuda/version.tx

Anaconda+用conda创建python虚拟环境 Anaconda与conda区别 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念--conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计

Anaconda用conda创建python虚拟环境 一.简介 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念——conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计算工具等等. 二.使用 1

https://uoa-eresearch.github.io/eresearch-cookbook/recipe/2014/11/20/conda/ 当我们使用服务器的时候,会存在多个用户,并且可能系统管理员也安装了anaconda,这样python指向的环境有肯能是管理员的目录, 我们可以通过 conda env list 查看存在的环境,以及当前使用的是哪个环境, 可以根据pytorch的不同版本安装在相应的环境中,便于适应不同的项目 $conda env list # conda env

conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包. conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 一.虚拟环境的作用 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟

在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是环境管理与包管理.所以对虚拟环境进行创建.删除等操作需要使用conda命令. conda install 和 pip install 区别 通常我们可以使用conda和pip两种方式来下载和卸载安装包,这里说一下这两种方式使用的区别.conda是一种通用包管理系统,可以构建和管理任何语言的任何类型的软件,因此,它也使用于Python包.pip是Python官当认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyP

conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包. conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 一.虚拟环境的作用 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟

一. 需求 公司要做一个H5手机端适配页面,因技术问题所以H5是外包的,每次前端给我们源码,我们把源码传到服务器让其他人访问看是否存在bug,这个不是很麻烦吗?有人说,可以让前端在他们的服务器上先托管,等我们验收了后在给源码不结了嘛,是的呀!所有的人都愿意这样,but…… 要是能在本地搭建环境直接访问是不是更好的.问题是我们这边程序此刻没时间与H5前端对接,既浪费我们时间又浪费他们时间.所以开发一个service服务器让测试人员直接参与,这样就可以把我们完美分工了. 二.Python搭建web服

今天想写个如何在github上创建团队开发环境的博客.送给那些还不知道如何在github上创建团队开发环境的开发人员. 1.首先,当然你要有个github的账号.具体怎么注册我这里就不说了.可以上github官网http://github.com 去注册个github账号. 2.你需要在尼的电脑上安装github客户端.在github官网上也有. 3.注册了github帐户之后,登陆到尼的github首页,看到如下图: 点击旁边的下拉按钮,你会看到 Create new organization

Facebook 官方推出Create-React-App脚手架,基本可以零配置搭建基于webpack的React开发环境,内置了热更新等功能. 详细文档可前往链接:Create-React-App文档 本文将介绍使用Create-React-App脚手架搭建antd-mobile的开发环境. 快速开始: npm install -g create-react-app /* 安装create-react-app,建议使用cnpm */ create-react-app myapp /* 使用命令

一.yum安装pip# yum -y install epel-release   #Centos6.8安装epel源# yum -y install python-pip手动安装pip# wget --no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-18.0.1.tar.gz# tar xf setuptools-18.0.1.tar.gz# cd setuptools-1

我们可以用一个cmd文件,通过doskey命令模拟linux下的alias,指定一些我们习惯的命令名,比如: env.cmd @echo off doskey alias=doskey /macros doskey ls=dir $* doskey ll=dir /a $* doskey cat=type $* doskey open=explorer $* doskey ps=tasklist $* 然后可以通过注册表的 HKCU\Software\Microsoft\Command Proc

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

SparkDriver 用于提交用户的应用程序, 一.SparkConf 负责SparkContext的配置参数加载, 主要通过ConcurrentHashMap来维护各种`spark.*`的配置属性 class SparkConf(loadDefaults: Boolean) extends Cloneable with Logging with Serializable { import SparkConf._ /** Create a SparkConf that loads defaul

安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境   方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set a

ML-Agents(二)创建一个学习环境 一.前言 上一节我们讲了如何配置ML-Agents环境,这一节我们创建一个示例,主要利用Reinforcement Learning(强化学习). 如上图,本示例将训练一个球滚动找到随机放置的立方体,而且要避免从平台上掉下去. 本示例是基于ML-Agents官方的示例,官方有中文版和英文版两个文档,英文版的是最新的,中文版中大部分内容和英文版的一致,但也有不同,本文是基于最新版所做(v0.15.0,master分支),需要参考官方文档的也可参照如下地址食

#AWS EKS 创建k8s生产环境实例 在AWS部署海外节点, 图简单使用web控制台创建VPC和k8s集群出错(k8s), 使用cli命令行工具创建成功 本实例为复盘, 记录aws命令行工具创建eks, 安装efs驱动.LBS.ingress-nginx,使用ECR镜像储存等 #安装命令行工具 #安装aws cli cd /tmp curl -kL "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "

链接:https://www.jianshu.com/p/7265011ba3f2 创建新环境 conda create -n rcnn python=3.6 删除环境 conda remove -n rcnn --all 重命名环境 conda 其实没有重命名指令,实现重命名是通过 clone 完成的,分两步: 先 clone 一份 new name 的环境 删除 old name 的环境 比如,想把环境 rcnn 重命名成 tf 第1步 conda create -n tf --clone

按照Conda网站上的提示安装完Conda之后,想要用conda create创建环境,一直报错: ERROR conda.core.link:_execute_actions(337): An error occurred while installing package 'defaults::dbus-1.10.10-0'. PermissionError(13, 'Permission denied') Attempting to roll back. PermissionError(13

今天搭建了Keras深度学习的环境 详细记录一下 安装Anaconda3 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. Anaconda3官网下载:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 选适合的版本安装即可 安装的时候记得勾选add anaconda to my PATH environment variable 安装好之后检查一下: 没有问题. 在A

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3